本项目为百度论文复现赛《FastFlow: Unsupervised Anomaly Detection and Localization via 2D Normalizing Flows》论文复现代码。 github地址:fastflow_paddle 参考repo:anomalib 依赖环境: paddlepaddle-gpu2.3.2 python3.7 在MVTec-AD数据集下,复现精度: 预训练权重下载:logs (提取码:3ra1)下载后,放置到work/results...
deploy8是fcn8的 需要额外注意的是如果使用siftflow数据集训练得到的model 在测试时候 也请使用siftflow数据集中的img进行test,我以一张voc数据集的img利用siftflow数据集得到的model示例 可以看到voc的图像 在利用siftflow数据集进行测试的结果并不好 在siftflow数据集中 class.txt文件中是包含person这个类别的 但在...
《Gluon 动手学深度学习》显示图像数据集Fashion-MNIST 结果为: 使用gluonbook显示图像非常方便快捷,主要涉及到以下几个方面: 显示图像的模块:%matplotlib inline 显示图像的函数:show_fashion_mnist() 显示图像标签及图像每个像素值: print(lbl) print(img.T)... ...
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #以minst数据集为例 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data", one_hot=True) num_steps = 100000 batch_size = 128 learning_rate = 0.0002 image_dim = 784 model_path = "./save/model.ckpt" gen_hidden_dim = 256 disc_hidden_...
根据原论文,其有4个加性耦合层,一个加性耦合层里面的m(x)是五层1000个神经元的神经网络。对于Mnist这个数据集来说,选用的是Logistic分布。采样方法是从0,1分布中采样,通过反函数采样出z。论文中训练的很长,长达1500个epochs之后。我仅仅训练了1000个(用了整整两个小时,并且用GPU)。(感兴趣的可以训练到2000或...
形式上,我们定义一个由随机向量 θ 参数化的数据增强操作为 T_{\text{img}}^{\theta}: I_t \mapsto \overline{I}_t ,通过该操作可以根据数据集中原始图像 \{I_1, I_2\} 采样增强后的图像 \{\overline{I}_1, \overline{I}_2\} 。在常规流程中,网络是在从增强数据集中采样的数据上训练的。与此...
之前有不少 issue 反馈为何在自己配置里面加入 mosaic 程序就报错了? 原因就是没有使用数据集包装器。原先的配置写法为: train_pipeline = [ dict(type='Mosaic', img_scale=img_scale, pad_val=114.0), dict( type='RandomAffine', scaling_ratio_range=(0.1, 2), ...
论文研读:2015 FlowNet Learning Optical Flow with Convolutional Networks 简介:本文是2015年CVPR上一篇关于将CNN用于optical flow估计的文章;创新之处在于首次将监督学习的CNN用于光流估计;并且针对ground truth数据集不足的问题,提出了Flying Chairs datasets 摘要 1.本文提出的CNN估计光流,是监督学习方法。 2.提出了两...
这个数据集有pcap文件。数据集有大约8个G <img src="./images/CrossPlatform.png" alt="在这里插入图片描述" width="300px"/> <img src="./images/CrossPlatform.png" alt="在这里插入图片描述" width="500px"/> 数据下载地址:https://drive.google.com/drive/folders/1cmG_5FIAh1DOGPI9el1K5WD9fUIp...
IMG_20250227_181351.jpg IMG_20250227_181351.jpg 上传者:F117_8thi7时间:2025-02-27 Grafana离线安装包.7z Grafana 是一个开源的数据可视化和监控平台,以下是它的主要功能: 数据可视化 将数据转为图表(如折线图、柱状图、仪表盘),直观展示趋势和状态。 支持自定义布局,创建个性化监控仪表板。 多数据源支持 连接...